为什么需要 “专属” AI 助手？

每次用 AI 写方案都担心公司数据上传云端？想不想拥有一个断网也能用、完全听你指挥的 AI 助手？这些烦恼的根源，其实是你在用 “共享 AI”—— 就像共享单车，方便但不专属：别人抢着用就卡，数据要 “公开” 给平台，长期用还不划算。而本地部署的 DeepSeek，相当于给你 “买了一辆私家车”，完全自己说了算。

这些问题的根源，其实是你在用“共享AI”——就像共享单车，方便但不专属：别人抢着用就卡，数据要“公开”给平台，长期用还不划算。而本地部署的DeepSeek，相当于给你“买了一辆私家车”，完全自己说了算。

把 DeepSeek 部署在自己的电脑上，你会获得：

数据安全感：所有内容存在本地硬盘，不上传云端，比锁进保险柜还放心

响应速度快：本地处理数据，回复比云端快 3 倍，不用等 “服务器繁忙”

断网也能用：地下室、飞机上没信号？照样写报告、改代码

一次部署终身免费：不用按次付费，硬件成本摊下来比奶茶还便宜

我们就用普通电脑，3 分钟把这个 “专属 AI 助手” 请回家

两款 “傻瓜式” 工具，部署门槛降为 0

担心本地部署需要写代码？别慌！这两款工具全程无需一行代码，点击鼠标就能让 DeepSeek 在你电脑里 “安家”。

🔧 Ollama—— 你的 “AI 安装师傅”

把 Ollama 想象成上门安装师傅：官网下载对应系统版本（Windows/macOS/Linux），双击安装包一路 “下一步”，它会自动搭好 “AI 工作室”。安装后在命令框输入ollama run deepseek-r1:1.5b，就能召唤 DeepSeek 模型。

Ollama核心优势

✅ 全平台支持

✅ 自动配置环境，新手无需懂技术

✅ 1.5B模型仅占1.1GB，老旧电脑也能跑

💬 Chatbox—— 你的 “AI 聊天窗口”

Chatbox 是可视化对话界面，官网下载后 3 步绑定 Ollama：选 “模型提供方” 为 Ollama→选 “deepseek-r1:1.5b”→点保存。界面和微信一样简单，打字就能聊天，内容全程存在本地。

3 步上手！比煮泡面还简单的部署教程

亲测 2018 年老笔记本（i5+8G 内存）都能流畅运行，1.5B 模型手机也能带得动，3 步搞定：

第一步：装 Ollama，像装微信一样简单

访问 Ollama 官网下载对应系统版本，双击安装包一路 “下一步”，自动配置好环境。

第二步：复制 1 行代码，召唤 AI

打开 “命令提示符”（Windows 搜 cmd，Mac/Linux 搜终端），粘贴代码：

bash

ollama run deepseek-r1:1.5b

按回车后自动下载模型，进度条走完即成功（1.5B 模型约 1.1GB，5 分钟下完）。

第三步：30 秒配 Chatbox，开聊！

下载 Chatbox，设置里选 Ollama→选 deepseek-r1:1.5b→保存。输入问题就能聊，响应速度比网页版快 3 倍。

新手必看：1.5B模型适合入门，占1.1GB空间；电脑配置高可试7B版本，性能更强但需8G以上内存。

本地部署的 4 个 “真香” 瞬间，用了就回不去

1. 隐私安全感：客户合同锁得比保险柜还牢

处理商业合同、工资表时，数据全程在本地硬盘，不上传云端。财务小姐姐直接丢报销单给 AI 算税，再也不纠结 “数据会不会被存下来”。

2. 离线自由：出差没网照样改代码写报告

酒店 WiFi 连不上？高铁没信号？打开电脑就能用 AI 写周报、改 Python 代码，深山老林里都能办公，彻底告别 “服务器繁忙”。

3. 速度起飞：回复快到以为按了快进键

本地 GPU 直接运算，复杂代码解释、长文档摘要秒出结果，比云端快 3-5 倍，连加载动画都来不及出现。

4. 省 money：一年省出 36 杯奶茶钱

不用按次付 API 费，每天聊 100 次，一年省几百块。硬件成本摊 3 年，每天不到一杯可乐钱，高频使用者血赚。

总结：从“怕数据泄露”到“随便聊”，从“等服务器”到“秒回”，本地部署把AI变成“私人助理”。这波“真香”体验，试过就回不去！

现在就行动，让 AI 真正 “为你所用”

别再羡慕别人的 AI 助手了！3 分钟让 DeepSeek 在你电脑安家，数据安全、离线可用、速度飞起。现在就动手：

按教程 3 步部署，开启专属 AI 之旅。

记住：真正的 AI 自由，从 “数据由你说了算” 开始—— 你的专属 DeepSeek，等你唤醒！

如果还需要详细一点的教程，点赞关注公众号对话框回复《一键部署》获取教程链接，包括DEEPSEEK提示指令

大模型算是目前当之无愧最火的一个方向了，算是新时代的风口！有小伙伴觉得，作为新领域、新方向人才需求必然相当大，与之相应的人才缺乏、人才竞争自然也会更少，那转行去做大模型是不是一个更好的选择呢？是不是更好就业呢？是不是就暂时能抵抗35岁中年危机呢？

答案当然是这样，大模型必然是新风口！

那如何学习大模型 ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人，只能说是：

最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

但现在很多想入行大模型的人苦于现在网上的大模型老课程老教材，学也不是不学也不是，基于此我用做产品的心态来打磨这份大模型教程，深挖痛点并持续修改了近100余次后，终于把整个AI大模型的学习路线完善出来！

在这个版本当中：

您只需要听我讲，跟着我做即可，为了让学习的道路变得更简单，这份大模型路线+学习教程已经给大家整理并打包分享出来, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

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一、大模型经典书籍（免费分享）

AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。

二、640套大模型报告（免费分享）

这套包含640份报告的合集，涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)

三、大模型系列视频教程（免费分享）

四、2025最新大模型学习路线（免费分享）

我们把学习路线分成L1到L4四个阶段，一步步带你从入门到进阶，从理论到实战。

L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代

L1阶段：了解大模型的基础知识，以及大模型在各个行业的应用和分析，学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。

L2阶段：攻坚篇丨RAG开发实战工坊

L2阶段：AI大模型RAG应用开发工程，主要学习RAG检索增强生成：包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估，还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。

L3阶段：跃迁篇丨Agent智能体架构设计

L3阶段：大模型Agent应用架构进阶实现，主要学习LangChain、 LIamaIndex框架，也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统，打造Agent智能体。

L4阶段：精进篇丨模型微调与私有化部署

L4阶段：大模型的微调和私有化部署，更加深入的探讨Transformer架构，学习大模型的微调技术，利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调，并通过Ollama、vLLM等推理部署框架，实现模型的快速部署。

L5阶段：专题集丨特训篇 【录播课】

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